從 0 到 1 – Peter Thiel 給創業家和台灣的世界觀:不要短視近利
從 0 到 1 – Peter Thiel 給創業家和台灣的世界觀:不要短視近利
2014.10.06 | 創業

編按:Paypal共同創辦人Peter Thiel於2012年在史丹佛大學開設創業課程,由該課程其中一位選修學生Blake Masters所整理的課程筆記後來集結成書,並於近期推出中文版《從0到1:打開世界運作的未知祕密,在意想不到之處發現價值》
本文為針對本書所提出的心得分享。

從0到1是無限倍的成長,也代表從無到有、創新的無限可能,這本書的書名本身就頗富哲學意味。Peter Thiel是法律、哲學背景出身,卻在短短幾年內成為矽谷創業成功的傳奇人物,這位創業家與投資家當年與鋼鐵人Elon Musk聯手,讓Paypal 成為最成功的第三方支付公司,且他是臉書第一位天使投資人,足見其眼光不凡。本書整理了他在史丹佛開設的創業課程內容,充分揭露了他的心法和世界觀。

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(圖說:Paypal創辦人Peter Thiel。圖片來源:MMDays。)

台灣因為媒體炒作的關係,認識Elon Musk的人比較多,其實Peter Thiel才是Paypal幫(Paypal Mafia)的老大,作為老大,身價也足足是Elon Musk的兩倍(當然金錢的比較對這些人來說沒什麼意義就是了)。至於為什麼稱為Paypal幫呢?因為當年Paypal高價賣給eBay, 讓幫中大老個個賺得荷包滿滿,這群人後來四散各方、各自開創矽谷更多成功的公司,其中包括無人不知、無人不曉的YouTube、SpaceX、 LinkedIn、yelp等公司,從下圖就可以看出這群人在網路業界的影響力有多大,Peter Thiel因此可以算是祖師爺之一。

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(圖片來源:MMDays。)

Peter Thiel強調「獨佔」的重要,將獨佔與真正的創新劃上等號,鼓勵創業家追求尚不存在的長遠價值和不斷創新,而非著眼於短期的市場競爭,因此他認為任何想要成功的公司都應該「迴避競爭」,迴避競爭不是逃避競爭,而是想辦法做出差異化和創造別人沒有的價值。這對於善於模仿、複製西方商業模式的東方來說當然是當頭棒喝,提醒我們偉大的公司均奠基於此價值觀。不過需要注意的是,偉大的公司終究是鳳毛麟角,歷史上搬得上檯面的公司也無非就是Google、Ford、IBM、Microsoft等等,在各自所屬的時代獨霸一方,多數公司並沒有這樣的機運和環境條件,畢竟就像Steve Jobs講的「connecting the dots」,回頭看的時候總是可以做出清晰的脈絡分析,但是往未來看的時候卻怎麼樣都是一團迷霧,相信所有創業家都感同身受。但是,在過於短視近利的時代,追求長遠價值的確是我們需要找回的一種價值觀。

Peter Thiel身處成功創業家的至高點,對科技推崇備至,宏觀回顧科技創業史,務實看待未來的創新和創業,提出許多具體的作法,並以個人的世界觀貫穿全書,對創業家至上敬意,他的建議在矽谷其實大部分已經被視為是常識,甚至部分內容招致不同意見者的爭論和批評,例如他對於精實創業的看法不正確,認為精實創業的方法論是一群沒有計畫的人才會做的事情,但實際上精實創業是降低風險的一種作法,目的在於應付快速變化的世界中越來越大的不確定性,簡單來說就是「當計畫改不上變化的時候,應付變化的一套方法論」,但是Peter Thiel認為有明確長遠計畫的人才會成功。在Paypal成功的時代,這種論點或許成立,但是十多年後的現在,不確定性已經大大提昇,幾乎沒有公司可以做出無需隨著市場修改的長期策略,在這一點上,Peter Thiel未免顯得過於武斷。

經濟學人也精準地給了Peter Thiel這個人評價:「他是一個逆向操作主義者 (contrarian)」。在書中很多的論點都可以看出這一點,他主張「人多的地方不要去」,我們要追求獨佔、追求創新、迴避競爭等等論點,都顯示出他非常不認同從眾、抄襲、複製的行為,畢竟開創未來的,從來都不是選擇抄襲和複製的那些人。

成功人士幾乎全部口徑一致,在在提醒我們不要短視近利,要把自己的眼界提昇,放眼未來。除了Peter Thiel以外,Google CEO Larry Page也不斷強調追求十倍成長的必要,而非整日追求10%的漸進式成長。不過,漸進式改善總會是追求10倍成長的一個過程,在第一次工業革命當時,蒸汽機的發明橫空出世,但也是經過了數年後繼者的漸進式改善,才真正為人類帶來生產力的大躍進。再套句台灣網路酸民的說法:「你給我200億現金,我的眼界馬上提昇得跟比爾蓋茲一樣」。

這意味著Peter Thiel和Larry Page不過是成功人士在打高空嗎?當然不是,對於手中握有資源的人來說,這是可以帶動整體社會持續向上提昇的一種價值觀,照之台灣社會,早年賺到錢的企業家很多,但是願意提出願景、放出資源的人卻不成比例地少,財團和企業也持續在房地產、股票市場玩零和遊戲,對於一般人的我們來說呢?也許這種眼界遙不可及,畢竟求生存對一般公司來說都是很困難的事情,哪能想到長遠的事情呢?但是別忘了,萬丈高樓平地起,許多今日成功人士,當初都是白手起家、從無到有,東西方皆然。人們總是認為自己處於獨一無二的時代,過往的歷史經驗完全不適用,自己永遠是孤立無援;實際上,雖然每個時代都有每個時代自己要面對的難題,但是人類自古以來傳承的智慧卻從未改變過,「堅持」、「勤奮」、「正直」、「樂觀」、「自信」這些特質,都在不同的時代讓不同的人嶄露頭角。未來本來就等同於混沌不明,當我們著眼於悲觀的現狀之時,也別忘了在全球化、科技大展拳腳的時代,其實我們比前人擁有更多的機會,去探索未來、創造未來。

本文由MMDays授權刊登,如欲轉載,請遵守原出處之轉載規範。

延伸活動:
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關鍵字: #Paypal #創新創業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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